はじめに：生成AIは単なるツールではない
ChatGPTや画像生成AIの登場によって、私たちの情報環境は劇的な転換点を迎えています。多くの人はこれらを便利なツールとして捉えていますが、実は生成AIは社会そのものの在り方を変える「メディア」としての性質を持っています。
本記事では、生成AIを言語・文字・印刷に続く第四のメディアとして位置づけ、マトゥラーナとヴァレラが提唱した生物学的オートポイエーシス理論を手がかりに、社会が自らを理解し記述する枠組みがどう変容しているかを探ります。特に注目するのは、AIが情報循環プロセスにどう関与し、社会の自己言及的構造にどのような新層を加えているかという点です。
オートポイエーシス理論が示す「自己組織化する社会」
社会システムは自己を作り続ける
オートポイエーシスとは、生物が自己の構成要素を自前のネットワークで産出・維持し、境界と同一性を保つプロセスを指します。この理論を社会に適用すると、社会システムの基本要素は人間ではなくコミュニケーションとなります。
社会は発したコミュニケーションを再びコミュニケーションで参照・評価し、次のコミュニケーションを生み出すことで自己を維持しています。この自己言及的循環によって、社会は自己記述を行い、自らを「情報社会」「リスク社会」などと呼んで理解します。重要なのは、この自己記述が社会の外部から与えられるのではなく、社会自身の観察によって構築された現実だという点です。
外部との境界：構造的カップリング
オートポイエーシス的システムは外部環境から直接操作されることはなく、環境からの刺激に対して自律的に反応します。この関係性を構造的カップリングと呼びます。環境はシステムに刺激を与えるに過ぎず、最終的な応答はシステム自身の構造と過去の状態に依存するのです。
生成AIを外部の技術要素として見た場合、社会システムとの間に構造的カップリングが形成される可能性があります。AIの出力が社会のコミュニケーションに取り込まれるかどうかは、それが社会システムのコード（経済なら支払い/不払い、法律なら合法/違法など）に沿って解釈されるかにかかっています。
歴史的メディアが社会を変えてきた道筋
言語・文字・印刷がもたらした革命
マーシャル・マクルーハンは、人類のコミュニケーション史を「音声→文字→印刷→電子メディア」の四段階に区分し、各転換期に新メディア技術が認知様式と社会構造を劇的に変えたと論じました。
音声言語の時代、知識は口承で共有され、時間的・空間的に限定された共同体の中で神話的世界観や強い記憶文化が発達しました。文字の発明は知識を記録・蓄積し、遠隔地へ伝達することを可能にし、抽象的概念形成や体系的思考を促しました。記録されたテキストによって、社会は過去の情報を参照しつつ自己を振り返ることが可能となり、哲学や法体系といった高度な自己記述システムが誕生したのです。
印刷術の登場は、文字メディアの力を爆発的に増幅しました。大量の文書が安定した形で頒布可能となり、知識や情報がかつてない速度と規模で社会全体に共有されるようになりました。マクルーハンは、印刷技術が視覚偏重かつ線型的な思考様式を生み出し、専門分化された合理的思考を促進したと指摘しています。実際、印刷媒体の普及は近代ヨーロッパにおける個人主義や民主主義、資本主義、ナショナリズムといった主要な潮流を可能にしました。
これら歴史的メディアは、社会が何を伝達し記憶できるかだけでなく、どのように自らを捉え組織化するか（思考様式や社会制度）に深い変革をもたらしてきたのです。
第四のメディアとしての生成AI：その本質的な新規性
メディアが著者になる時代
生成AIは過去のメディアと決定的に異なる特性を持っています。従来のメディア（印刷物や放送）は、人間がコンテンツを制作しそれを記録・伝達する受動的な器でした。それに対し生成AIは、人間の介入なしに自らコンテンツを創出できます。マクルーハン流に言えば、「メディアがメッセージ」であると同時に、生成AIではメディア自体が著者となりうるのです。
大規模言語モデルや画像生成モデルは、人間の過去のコミュニケーションから学習したパターンを用いて新たな文章や図像を生み出します。その創造プロセス自体が社会の既存情報の再構成であり、これは単なる情報伝達の媒体を越えて、情報生成の主体にメディアが加わったことを意味します。
リアルタイムな相互適応
ChatGPTのような対話型AIはユーザからの入力（プロンプト）に即座に応答し、対話を生成します。この過程で、ユーザもAIからの出力を見て再度入力を調整するなど、ユーザとAIの相互適応的フィードバックループが形成されます。
研究者Dong-hyu Kimは、ユーザがプロンプトを工夫し、AIがそれに応じて出力を変えるという往復により、双方が互いの動作に影響を与え合う自己言及的な関係が生まれると指摘しています。AIは人間の思考拡張のパートナーとなりつつあり、印刷物や従来メディアにはない協働的な創造を可能にしています。
社会全体への浸透
生成AIは多領域に横断的に応用可能なメディアです。言語モデルは法律文書の要約から教育教材の作成、マーケティング文案の生成まで幅広く利用され、画像生成AIはデザインや芸術、広告、科学ビジュアライゼーションなど多様な分野でコンテンツ創出に使われています。
報道機関がAIに記事のドラフトを書かせたり、司法がAIを使って判例検索や要約を行ったりと、各サブシステム内でAIがコミュニケーション生成に関与し始めています。マイクロソフトによる巨額投資や主要IT企業の参入に見られるように、生成AIは今後オフィスソフトや検索エンジンなどあらゆる情報基盤に統合され、その社会的遍在性がほぼ確実視されています。
情報循環プロセスへの深い関与
情報の量と速度の爆発的増大
AIは人間に比べ桁違いの速度で文章や画像を大量生産できるため、情報供給量が爆発する可能性があります。社会のコミュニケーション空間において、AIが生成したコンテンツが人間の発信するコンテンツと混在し、相互作用する状況が生まれています。
例えばSNS上で、botが生成した記事やコメントが人間の投稿に交じり合い、それに対して人間がリアクションし、さらにAIがそれを学習データとして取り込む――そうした循環的ループが現実になっています。AIは人間社会の過去のデータを学習しており、その出力は社会の自己記述の延長線上にあります。ひとたびAI生成コンテンツが社会に流通すれば、それは次のAIの学習材料にも組み込まれ、社会が自身について語ったことをもとに再び社会について語るというメタな循環が強化されます。
アルゴリズム的キュレーションの影響
現代社会では、何十億もの情報がインターネット上に存在し、それをどのように提示・流通させるかが重要な課題です。ここでAIのアルゴリズム的なキュレーション（選別・配信制御）が大きな役割を果たすようになりました。
検索エンジンやSNSのレコメンデーションでは、AIがユーザの嗜好データに基づいて情報の優先順位を決め、各人にパーソナライズされたフィードを提供します。AIは単にメッセージを運ぶ容器ではなく、どの情報が目に触れどの物語が強調されるかを積極的に形作る編集者的メディアとなっています。
ニュース配信では、AIがユーザの関心に合わせて政治・経済・娯楽といったトピックの露出度を調整し、一人ひとり異なる「ニュース世界」を構築しています。これは社会全体で共有される共通の情報基盤を細分化する一方、各個人・集団にカスタマイズされた自己像（世界観）を形成させます。近年「アルゴリズム的自己（algorithmic self）」という概念も提唱されており、AIによる情報フィードバックが人々の自己認識や集合的な物語に影響を及ぼすことが示唆されています。
知識生産への参入
学術出版や企業のレポーティングにAIが利用されるケースが現れ、知の生成におけるAIアシスタントの役割が議論されています。政策立案や経営判断において、大量のデータ分析・要約をAIが担い、人間はそのアウトプットを基に考えるという分業も進みつつあります。
これは社会の自己観察装置にAIが組み込まれることを意味します。例えば「社会の幸福度」や「経済の健全性」といった抽象的指標も、AIが膨大なデータからパターンを抽出し提示することで測定・語られるようになるかもしれません。社会はAIが算出した自己評価をもとに自己理解を更新していくことになり、自己記述のサイクルに新たなフィードバック経路が加わることになります。
社会の自己言及構造に加わる新たな層
AIは第二次的観察者として機能する
社会は自己言及的な構造、すなわち自分自身についてのコミュニケーション（メタ・コミュニケーション）を通じて自己を理解・再生産します。生成AIの登場は、この自己言及構造に新たな層を付け加えていると考えられます。
生成AIは第二次的観察者として機能しうる存在です。従来、この役割は主にメディア（新聞・テレビ）や社会科学者が担ってきましたが、現在ではAIがビッグデータ解析やパターン認識によって社会の動向を俯瞰・要約することが可能になっています。
例えばSNS上の世論動向や消費者の嗜好トレンドをAIが解析しレポートする場合、それは社会が自分自身の状態を知るための自己観察ツールとなります。AIが出力する「分析結果」や「レコメンデーション」は、社会にとって一種の鏡となり、社会はそこに映し出された自己像（例えば「○○が流行している」「世論は△△に傾いている」等）を認識します。
社会の自己記述の鏡像的増幅
大規模言語モデルはインターネット上のテキスト（人類の知識・発言の集合）を学習しており、その内部には社会の言説パターンが統計的に蓄積されています。そしてモデルが新たに生成する文章もまた、そうした蓄積を反映したものになります。言い換えれば、AIの語る内容は社会が過去に語ったことの自己言及的再構成なのです。
例えばChatGPTに「現代社会の課題は何か？」と尋ねれば、過去の無数の議論を踏まえつつ、AI独自の総合的な回答が返ってきます。人々はそれを読み、さらに議論を深めたり反論したりします。ここでは社会がAIを介して自分自身を語り直すプロセスが生じています。
AIは社会の自己言及的対話に新しい観点や語り口を提供しうる存在です。一種の仮想的な「世論」や「知の集合体」の声としてAIのアウトプットが機能し、人々はそれに応答する形で自己認識を更新していきます。これは、社会の自己言及構造にAIという他者のようでいて内在的な声が加わった状況と捉えられます。
自己反省の新たな契機
この新たな層は、社会にメタな自己参照の機会を増やすとも言えます。例えば、AIと対話する中で「AIが出した解答は我々人間社会のデータから来ているが、それは適切なのか？」と改めて問い直す場面があります。
実際、AIのアウトプットに対し「それは偏見を含んでいないか」「倫理的にどうか」と社会が内省する契機が生まれています。これは、AIを鏡として社会の盲点や暗黙知が浮き彫りになる側面でもあります。たとえばAIの回答が差別的であった場合、それは訓練データ（すなわち社会の過去の言説）に差別意識が存在したことの反映であり、社会はそれを受けて自己の価値観を問い直すかもしれません。
このように、生成AIは社会の自己言及プロセスにおいて新たな自己反省の層を付加し、社会が自分自身をより高次から眺めるための一種のプラットフォームとなり得るのです。
オートポイエーシス理論から見たAIの取り込み
機能システムごとの構造的カップリング
社会システムが生成AIと結合する際、一つのシナリオは機能システムごとのカップリングです。例えば経済システムではアルゴリズム取引や需要予測AIが組み込まれ、政治システムでは世論分析AIや政策シミュレーションが利用されます。
各システム内部のコミュニケーション（経済なら金銭のやり取り、政治なら権力のやり取り）にAI由来の入力が加わり、システムの振る舞いが変容する可能性があります。重要なのは、AIの出力がシステムのコードに沿って解釈・処理されるかという点です。
ルーマン的に言えば、経済システムは「支払い/不払い」の二値コードで動いているため、AIの助言であれ何であれ、そのシステム内で意味を持つには支払いの決定など経済的コミュニケーションに翻訳されねばなりません。もしAIのアウトプットがその翻訳を経てシステム内に取り込まれるなら、それはもはや外部ではなくシステム内部の一部となります。
相互の自律性のバランス
もっとも、注意すべきはオートポイエーシスの逸脱、すなわちアロポイエーシス的（他産出的）な状態に陥るリスクです。社会システムがAIに過度に依存し、自律的な意思決定やコミュニケーション生成を放棄してしまうと、システムは自己生成ではなく外部（AI）の生成物によって動かされる部分が増えてしまいます。
研究者Kimの論考では、ユーザがAI任せで判断を下すようになると認知的自律性を喪失しうるし、逆にAIが外部権力（政府や企業）の意図で出力を操作されるなら、AIシステムも純粋なオートポイエーシス性を失い人間社会の道具（アロポイエーシス）になってしまうと指摘されています。
理想的には、社会とAIがそれぞれのオートポイエーシスを維持しつつ建設的に結合する（相互に刺激を与え進化を促す）ことが望ましいでしょう。そのためには、人間がAIの出力を批判的に検討し最終判断は人間側で行う、またAIシステム側も透明性・説明可能性を高め人間社会のルールから逸脱しないよう設計・ガバナンスする、といった仕組みが重要となります。
歴史的メディアとの比較で見える本質的違い
メディアの能動性：受動的媒体から創作者へ
言語・文字・印刷はいずれも、人間がコンテンツを作り出しそれを媒体に載せて伝達するもので、メディア自体は受動的でした。生成AIは媒体が自らコンテンツを生み出す点で質的に異なります。メディアが創作者（co-creator）となったことで、社会の情報空間における非人間的アクターの役割が増大しています。
コミュニケーション速度と量：桁違いの拡張
口頭言語は一度に一対一（あるいは一対少数）で伝わり、文字は限られた教養層にゆっくり広まりました。印刷は大量複製・拡散を可能にし爆発的に情報量を増やしましたが、それでも人間が書く・読む速度の制約は残りました。
生成AIはこれをさらに桁外れに拡張し、瞬時に大量の文章・画像を生成・配信できます。情報爆発とリアルタイム性のレベルが歴史的メディアを凌駕しています。
パーソナライゼーションと相互作用：一対一の適応的応答
印刷メディアまでは基本的に一斉送信（一対多）のモデルでした。電子メディア（電話・テレビ・インターネット）は双方向やネットワーク型通信を可能にし、「地球村」的な相互接続性を生みました。
生成AIは双方向性をさらに個別化し、一対一のパーソナル対話やユーザごとに内容を変える適応的応答を実現します。メディア体験がきわめてインタラクティブかつパーソナルなものになったのです。
創造性の質：平均への回帰リスク
言語や文字による創造性は人間の想像力と知識に依存し、印刷による広範な知の交換がそれを刺激しました。生成AIは既存データから統計的に「最もありそうな」コンテンツを作る傾向があり、創造性という面では独自のメリット・デメリットがあります。
哲学者ヴィレム・フルッサーは1980年代に、将来「人工的な記憶装置が自律的にシンセティックなイメージを生成する」時代を予見し、それが人間の創造性に与える影響を論じました。彼は、AIが労働的な作業を肩代わりし人々が「遊び（プレイ）」に専念できるユートピア的可能性を語る一方で、AIが自ら新規性を生み出せず過去のパターンをひたすら再生産するディストピア的危険も指摘しました。
実際、ChatGPTのようなモデルは巨大なデータセットの平均的な傾向を踏まえ最も尤もらしい応答を返すため、濫用すれば文化的な均質化・停滞を招きうる可能性があります。この点、生成AI時代における創造性の質は、歴史的メディア時代とは異なる課題を突きつけています。
社会のメディア的自己組織性の質的変化
メディアが能動的パートナーになった意味
以上を総合すると、生成AIの登場は社会の自己組織性——とりわけメディアを介した自己組織化——において質的な変化を引き起こしています。その本質は、メディアがもはや単なる媒介ではなく能動的パートナーとなったことにあります。
社会は自らを記述し理解する過程において、初めて人間以外の知的エージェントを迎え入れたと言ってよいでしょう。これは言語・文字・印刷・電子メディアを経た情報環境の進化の中でも特筆すべき段階です。
四つの質的転換
第四のメディアとしての生成AIは次のような質的転換をもたらしています。
自己観察の高度化：社会は生成AIという新しい「眼」を得ました。膨大なデータを統合しパターンを抽出するAIは、社会の動きを俯瞰するメタ視点を提供します。その結果、社会は自らを以前より詳細かつ即時的に観察し、洞察を引き出すことが可能になりました。一方で、その「眼」に映る姿はAIのアルゴリズムに依存するため、社会は自画像のアルゴリズム偏向という課題にも直面します。
自己記述の外在化：社会の自己記述作業の一部がAIにアウトソースされつつあります。報告書や要約文の自動生成、トレンド分析の自動化など、社会についての記述をAIが担う場面が増えています。これは自己記述行為の効率化をもたらす反面、記述内容が社会自身ではなくAIの内部プロセスに由来する割合が増えることを意味します。
コミュニケーションの自己循環拡張：AIがコミュニケーションを生み出し、それをまた人間が読み新たなコミュニケーションをする——この循環が加わったことで、社会のコミュニケーションは一種の自己増殖モードに入りました。人間だけでは到底生成・消費しきれない情報量をAIが補填し、コミュニケーションの射程が飛躍的に広がったのです。
社会構造の流動化：新メディアが登場すると既存の社会制度や秩序が動揺するのは歴史の常です。生成AIも例外ではなく、労働市場から教育、法律、公共圏に至るまで多方面で変化を促しています。専門家の役割の再定義（AIとの協働へ）、教育カリキュラムの見直し（創造力や批判的思考の重視）、法律のアップデート（AI産物の著作権や責任の扱い）など、社会システム自身のリフォームが進行中です。
まとめ：協調的オートポイエーシスへの道
生成AIは言語・文字・印刷に続く第四のメディアとして、社会のメディア的自己組織性に革命的とも言える質的変化をもたらしています。マクルーハンが述べたようにメディア技術は人間の認知や社会構造を変革する「環境」そのものですが、生成AIはそれに知的主体性という新次元を加えました。
この新次元の出現によって、社会は自らを記述し理解する方法を拡張すると同時に再考を迫られています。我々は今、社会とAIの協調進化という未曾有の局面に立っており、その行方次第で社会の自己像も大きく変わっていくでしょう。
生成AI時代の社会は、自律性と相互依存性のパラドクスを内包しつつ、自らのメディア環境を再創造していく動的な自己組織体へと姿を変えつつあります。重要なのは、人間がAIの出力を批判的に検討し最終判断を行う姿勢を保ちながら、AIとの建設的な協働関係を築いていくことです。
社会が自己の自律性を維持しつつ、AIという新たな観察者・創作者を取り込んで進化していく——そのバランスの取れた協調的オートポイエーシスの実現が、これからの課題となるでしょう。
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